python 计算md5

python有自带的MD5模块hashlib,用起来简单很多.Python Hashlib模块的使用说明 http://docs.python.org/2/library/hashlib.htmlfd = hashlib.md5() #获取一个MD5加密算法对象fd.update("string") #指定需要加密的字符串fd.hexdigest() #获取加密后的16进制字符串 实例: import hashlib def md5sum(filename): fd = open(fi

#coding: GBK #md5SHA1文件校验值计算 #使用方法: python 文件.py  验证文件 import hashlib import sys import os defmd5_sum(filename):     #校验值方法 fd=open(filename,"rb") #打开文件 fd.seek(0)             #将文件打操作标记移到offset的位置 line=fd.readline()     #读取文件第一行进入line #md5校验值计算

尽管计算MD5有很多小工具,重装系统后还得去找,就自己用Python写了一个: getMD5.py import hashlib import sys if __name__ == '__main__': if len(sys.argv)!= 2: sys.exit('argv error!') m = hashlib.md5() n = 1024*4 inp = open(sys.argv[1],'rb') while True: buf = inp.read(n) if buf: m.upd

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到

利用Python计算第一个达到一百万位数的斐波那契数列各位数之和 结果为4501552 以下是我用到的代码,不是中间需要一些人工操作来加快收敛性,有兴趣读者可以写代码加快收敛 首先执行这个,可以大致确定一百万个数所在斐波那契序列的位置 i=1 j=1 k=i+j count=3 while count<4850000: i=j j=k k=i+j count+=1 result=str(k) print('k长度') k_len=len(result) print(k_len) sum=0 fo

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllW

# -*- coding: utf-8 -*- #code:[email protected] #邻域平均法滤波,半径为2 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上椒盐噪声 param=20 #灰阶范围 w=img.shape[1] h=img.shape[0] newimg=np.array(img)

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: ? 1 2 3 nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: ? 1 2 3 4 5 6 7 sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N):     s

本文和大家分享的主要是python计算auc指标相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python有所帮助. 1.安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 · Python (>= 2.6 or >= 3.3), · NumPy (>= 1.6.1), · SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本, python -V        结果:Python 2.7.3 python -c 'import scipy; print scipy.